Ascend_PyTorch安装指北

主要分为以下几步：

升级固件和驱动；
安装CANN包toolkit；
安装torch-1.11；
安装apex；
安装deepspeed；

升级固件和驱动

固件版本为：Ascend-hdk-910-npu-firmware_6.3.0.1.241.run
驱动版本为：Ascend-hdk-910-npu-driver_23.0.rc1_linux-aarch64.run

关于固件驱动，昇腾提供社区版下载链接

这里有几个选项注意下：

产品系列：服务器
产品型号：Atlas 800训练服务器（型号：9000）（对于x86的CPU，型号选9010）
CANN版本：6.3.RC2.alpha002
固件与驱动：1.0.19.alpha
软件包格式：run

下载后，切换到管理员账户运行：

bash Ascend-hdk-910-npu-firmware_6.3.0.1.241.run --full
# 上面一步安装完后，暂时不要reboot，等下面的驱动一起安装完后，再reboot
bash Ascend-hdk-910-npu-driver_23.0.rc1_linux-aarch64.run --full --install-for-all
# 重启机器使固件和驱动生效
reboot now

重启后，测试安装的固件驱动是否有效：

npu-smi info

第一行显示 npu-smi 23.0.rc1 Version: 23.0.rc1则表示升级成功！

安装CANN包toolkit

昇腾提供CANN包的社区版下载链接

在这里选取最新的6.3.RC2.alpha002版本，跟上面的固件驱动里面显示的CANN版本一致。

软件包：run
软件名称：Ascend-cann-toolkit_6.3.rc2.alpha002_linux-aarch64.run （如果是x86 CPU，选取Ascend-cann-toolkit_6.3.rc2.alpha002_linux-x86_64.run)

安装继续使用管理员权限：

bash Ascend-cann-toolkit_6.3.rc2.alpha002_linux-aarch64.run --install --install-for-all --install-path=/usr/local/Ascend

PS: 这里需要注意下，安装CANN包时，对python的一些包有依赖关系。笔者建议用户在管理员账户下配置一个conda环境来解决这些依赖包问题。

安装完CANN包后，需要在每个用户下面配置对应的环境变量，把下面的环境变量添加到~/.bashrc后面：

# mindspore env# control log level. 0-DEBUG, 1-INFO, 2-WARNING, 3-ERROR, default level is WARNING.
export GLOG_v=3# Conda environmental options
LOCAL_ASCEND=/usr/local/Ascend # the root directory of run package# lib libraries that the run package depends on
export LD_LIBRARY_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/lib64:${LOCAL_ASCEND}/driver/lib64:${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe/op_tiling:${LD_LIBRARY_PATH}# Environment variables that must be configured
export TBE_IMPL_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe            # TBE operator implementation tool path
export ASCEND_OPP_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/opp                                       # OPP path
export PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/ccec_compiler/bin/:${PATH}                 # TBE operator compilation tool path
export PYTHONPATH=${TBE_IMPL_PATH}:${PYTHONPATH}

安装torch-1.11

按照这个链接来安装即可：

注意python版本选取python=3.7（根据自己的需求来）。

安装torch-cpu版本的安装包

wget https://repo.huaweicloud.com/kunpeng/archive/Ascend/PyTorch/torch-1.11.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
pip install torch-1.11.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

安装torch的插件torch_npu

下载wheel包，直接安装

wget https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v5.0.rc1-pytorch1.11.0/torch_npu-1.11.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
pip install torch_npu-1.11.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

编译安装

git clone -b master https://gitee.com/ascend/pytorch.git
cd pytorch && bash ci/build.sh -python=3.9
pip install --upgrade dist/torch_npu-xxx.whl

安装对应的torchvision

pip install torchvision==0.9.1

安装apex

apex是混合精度训练的模块

安装依赖

检查gcc版本，需要为7.3.0以上版本，这个一般是满足的。
```
gcc --version
```
安装cmake，要求3.12.0以上版本。这里建议采用conda来安装，因为ubuntu默认的cmake版本比较低，不满足条件
```
conda install cmake
# 检查cmake版本
cmake --version
```

安装apex

# 拉取昇腾适配的apex源码
git clone -b master https://gitee.com/ascend/apex.git
# 拉取原生apex源码
cd apex
git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git
# 进入apex原生源码目录，并切换分支
cd apex
git checkout 4ef930c1c884fdca5f472a
cd ..
# 对昇腾的apex源码打补丁
cd scripts
bash gen.sh
# 生成apex的whl安装文件
cd ../apex
python setup.py  --cpp_ext --npu_float_status bdist_wheel
# 安装apex
cd dist
pip install  apex-0.1_ascend-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl